O sensoriamento remoto faz parte de um conjunto de tecnologias geoespaciais que estão revolucionando a forma como algumas áreas lidam com seus negócios. O campo do sensoriamento remoto evoluiu muito nos últimos anos com o avanço da computação em nuvem e dos sistemas de sensores, saltando da interpretação de fotografias aéreas para automatização de análises por meio de imagens de satélite.
Esta tecnologia hoje é utilizada por diversos setores, como é o caso do agronegócio, setor público e muitos outros. Aqui explicamos detalhadamente como funciona o sensoriamento remoto, suas aplicações e como o uso associado da IA pode revolucionar o modo como organizações realizam monitoramento ambiental, planejamento urbano, a agricultura de precisão e outras análises ecológicas e econômicas.
O que é sensoriamento remoto?
Segundo a Sociedade Americana de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto, sensoriamento é definido como: “medição ou aquisição de informação de alguma propriedade de um objeto ou fenômeno, por dispositivo de gravação que não esteja em contato físico ou íntimo com o objeto ou fenômeno em estudo”.
Essas informações podem ser captadas por dispositivos como câmera, lasers, receptores de radiofrequência, sistemas de radar, sonar, sismógrafos, magnetômetros e outros.
Os métodos de sensoriamento remoto são vistos hoje como uma forma importante de coleta de dados, que depois são interpretados para a tomada de decisões. Há duas técnicas de que são mais utilizadas. A primeira é a aérea, a qual utiliza sensores instalados em aeronaves ou drones para captar imagens terrestres. A segunda trata-se da técnica orbital, em que os sensores estão acoplados em satélites artificiais capazes de capturar extensas áreas por estarem mais afastados da superfície terrestre.
Quais são as aplicações do sensoriamento remoto?
Os dados obtidos por tecnologias geoespaciais podem ser sobre características naturais e antrópicas (relativas à ação humana), como cobertura vegetal, uso da terra, topografia e hidrografia. Esses dados servem como entrada para diversos modelos de simulação, incluindo modelos hidrológicos, climáticos, ecológicos e econômicos.
Atualmente, a computação em nuvem e os processos automatizados baseados em algoritmos avançados são utilizados para analisar séries temporais de imagens de satélite e monitorar mudanças na superfície da terra. Esses dados podem então ser transformados em relatórios, por exemplo, ou serem interpretados por sistemas automatizados para guiar a tomada de decisão.
Assim, as aplicações são muitas: estudos populacionais e demográficos, planejamento urbano, análises ambientais, rendimentos agrícolas, previsão de desastres e outras.
No agro, por exemplo, o sensoriamento remoto é fundamental para a obtenção de certificações ESG, como Bonsucro e RenovaBio, uma vez que as imagens de satélite conseguem evidenciar que as áreas agrícolas não sofreram desmatamento em determinado período. Também é utilizado para monitoramento agrícola a partir de imagens de satélite, com identificação de data de plantio, senescência e de colheita.
Já no mercado florestal, o sensoriamento remoto ajuda na contagem de plantas do talhão, verificação da idade do plantio e no desenvolvimento de estudos de viabilidade. Outra aplicação é o mercado de energia elétrica, no qual o uso do sensoriamento remoto permite verificar mudanças na vegetação em linhas de transmissão para evitar desligamentos.
IA e sensoriamento remoto
Como vimos, o sensoriamento remoto é essencial para a coleta de dados em muitas áreas, como monitoramento ambiental, poluição do ar, cobertura vegetal, avaliação de riscos, prevenção de desastres, mudança climática, previsão de chuvas e outras. Porém, gerenciar imagens de sensoriamento remoto é uma demanda complexa, uma vez que é necessário processar e analisar grandes quantidades de imagens de alta qualidade para extrair dados e insights relevantes.
Soluções baseadas em inteligência artificial (IA) têm evoluído para aumentar o desempenho de tecnologias de sensoriamento remoto. O Google, por exemplo, oferece tecnologias de processamento geoespacial, inteligência artificial e data analytics que otimizam o processamento e visualização de dados.
Uma das tecnologias mais promissoras para a análise de dados geoespaciais é o Google Earth Engine (GEE). O GEE é uma plataforma de recuperação e processamento geoespacial escalável e hospedada na nuvem do Google (Google Cloud). O serviço proporciona acesso a uma grande biblioteca de dados geoespaciais públicos, multitemporais e gratuitos para otimizar a análise dessas informações.
Com uso de tecnologias de inteligência artificial (IA) e data analytics, é possível automatizar a interpretação de imagens de sensoriamento remoto. Assim, a aplicação da inteligência artificial no GEE abre caminho para a operacionalização e automação de iniciativas de monitoramento baseadas em dados de sensoriamento remoto.
Como ter acesso ao sensoriamento remoto?
Para se ter acesso ao sensoriamento remoto, é necessário um conjunto de tecnologias GIS (sigla para geographic information system) integradas para capturar, armazenar, integrar e analisar diversos tipos de dados geográficos. Além disso, é fundamental contar com especialistas nessas tecnologias para cruzar e analisar os dados, fornecendo insights por meio de relatórios e evidências.
A Geoambiente tem mais de 25 anos de experiência em projetos de Análise Geoespacial e Sensoriamento Remoto. Incorporamos tecnologia de big data, machine learning e analytics para a extração de dados de imagens de satélite, visando auxiliar os nossos clientes a encontrar as melhores soluções para os seus desafios.
Com mais de 25 anos de experiência em projetos de Análise Geoespacial, a Geoambiente realiza as análises ambientais para suportar os processos de certificação e de comprovação de elegibilidade ambiental aplicados à produção das culturas de cana-de-açúcar, milho, palma-de-óleo, soja, algodão e outras oleaginosas.
Nossa experiência e processos automatizados resultam na capacidade de processar grande volume de dados com alta performance e em curto prazo.
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Engenheiro com especialização em Gestão de Projetos. Experiência em projetos de sensoriamento remoto para demandas governamentais e para os mercados de energia elétrica, florestal e agronegócio.
